人脸识别方法、装置、系统和计算机可读介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种人脸识别方法、装置、系统和计算机可读介质，所述人脸识别方法包括：针对同一待识别对象采集人脸图像形成图像队列；确定所述队列中所有人脸图像是否为合格的人脸图像；在合格的人脸图像中选择质量最好的人脸图像；以及对所述质量最好的人脸图像进行人脸识别。根据本发明专利技术实施例的人脸识别方法、装置、系统和计算机可读介质在人脸识别时无需对经采集的每一帧人脸图像都进行处理，而是仅对合格的人脸图像中质量最好的人脸图像进行处理，这样不仅可以保证人脸识别结果的准确性，同时还大大减少了计算量，节约了计算资源，提高了识别效率。

Face Recognition Methods, Devices, Systems and Computer Readable Media

The invention provides a face recognition method, device, system and computer readable medium. The face recognition method includes: collecting face images for the same object to be recognized to form an image queue; determining whether all face images in the queue are qualified face images; and selecting quality in qualified face images. The best face image and face recognition for the best quality face image. The face recognition method, device, system and computer readable medium according to the embodiment of the present invention need not process every frame of face image collected in face recognition, but only process the face image with the best quality in the qualified face image, so that the accuracy of the face recognition result can be guaranteed. At the same time, it greatly reduces the amount of calculation, saves computing resources and improves the recognition efficiency.

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置、系统和计算机可读介质
本专利技术涉及人脸识别
，更具体地涉及一种人脸识别方法、装置、系统和计算机可读介质。
技术介绍
基于人脸识别的应用越来越多地出现在人们的生活中。人脸识别的基本流程就是首先进行人脸图像的采集，然后基于识别算法在人脸数据库中进行相似度计算，从而获得一个识别的结果。在现有的人脸识别方法中，图像采集装置通常将其采集到的每一帧图像都传送给识别模块，相应地，识别模块对于图像采集装置采集到的每一帧图像都要进行处理，这样虽然不会漏掉关键的图像帧，但却加大了计算量，浪费了计算资源。
技术实现思路
为了解决上述问题而提出了本专利技术。根据本专利技术一方面，提供了一种人脸识别方法，所述人脸识别方法包括：针对同一待识别对象采集人脸图像形成图像队列；确定所述队列中所有人脸图像是否为合格的人脸图像；在合格的人脸图像中选择质量最好的人脸图像；以及对所述质量最好的人脸图像进行人脸识别。在本专利技术的一个实施例中，所述确定所述队列中所有人脸图像是否为合格的人脸图像的步骤包括：针对所述队列中的每一帧经采集的人脸图像，确定下列各项至少之一是否满足识别要求：所述经采集的人脸图像中的人脸的三维姿态；所述经采集的人脸图像的模糊程度；所述经采集的人脸图像中的人脸的遮挡状态；所述经采集的人脸图像的亮度。在本专利技术的一个实施例中，对所述三维姿态、所述模糊程度、所述遮挡状态是否满足识别要求的确定是基于深度卷积网络进行的。在本专利技术的一个实施例中，确定所述经采集的人脸图像中的人脸的三维姿态是否满足识别要求包括：确定所述人脸在三维空间中的每一维偏离正脸的角度；以及如果所述每一维偏离正脸的角度不大于预定阈值，则确定所述人脸的三维姿态满足识别要求，反之，则不满足识别要求。在本专利技术的一个实施例中，确定所述经采集的人脸图像的模糊程度是否满足识别要求包括：基于所述经采集的人脸图像的运动模糊和高斯模糊确定所述经采集的人脸图像的模糊程度；以及如果所述经采集的人脸图像的模糊程度不大于预定阈值，则确定所述人脸图像的模糊程度满足识别要求，反之，则不满足识别要求。在本专利技术的一个实施例中，确定所述经采集的人脸图像中的人脸的遮挡状态是否满足识别要求包括：确定所述人脸的关键部位是否被遮挡；以及如果所述人脸的关键部位未被遮挡，则确定所述人脸图像中的人脸的遮挡状态满足识别要求，反之，则不满足识别要求。在本专利技术的一个实施例中，对所述经采集的人脸图像的亮度是否满足识别要求的确定是基于灰度直方图进行的。在本专利技术的一个实施例中，所述人脸识别方法还包括：对所述待识别对象进行活体检测。在本专利技术的一个实施例中，所述活体检测是基于对所述待识别对象执行指示动作的人脸图像进行的，包括判断所述指示动作是否合格、以及使用预先训练好的皮肤弹性分类器判断所述待识别对象在执行指示动作前后的皮肤区域图像是否为活体皮肤中的至少之一。在本专利技术的一个实施例中，所述活体检测是基于结构光图案在所述待识别对象的人脸中的亚表面散射程度进行的。在本专利技术的一个实施例中，所述人脸识别方法还包括：在采集人脸图像之前或者在采集人脸图像的过程中检测当前的光照条件是否合适，如果光照条件不合适，则启动补光装置进行补光。在本专利技术的一个实施例中，所述人脸识别方法还包括：在采集人脸图像之前先确定待识别对象是否进入拍摄区域。在本专利技术的一个实施例中，所述人脸识别方法还包括：向待识别对象显示扫描人脸的动画，以提示正在采集和识别人脸图像。在本专利技术的一个实施例中，所述人脸识别方法还包括：当在预定时间内未能采集到合格的人脸图像或对人脸图像识别失败时，提示所述待识别对象调整姿态以重新采集人脸图像。在本专利技术的一个实施例中，所述在合格的人脸图像中选择质量最好的人脸图像包括：对所述合格的人脸图像进行质量打分，选择分数最高的人脸图像作为质量最好的人脸图像；其中，对所述合格的人脸图像进行质量打分包括：基于深度卷积网络确定所述人脸图像的模糊程度，所述质量分数定义为1减去模糊程度。根据本专利技术另一方面，提供了一种人脸识别装置，所述人脸识别装置包括：图像采集模块，用于针对同一待识别对象采集人脸图像形成图像队列，确定所述队列中所有人脸图像是否为合格的人脸图像，并在合格的人脸图像中选择质量最好的人脸图像传送给识别模块；以及所述识别模块，用于对所述质量最好的人脸图像进行人脸识别。在本专利技术的一个实施例中，所述图像采集模块进一步用于：针对所述队列中的每一帧经采集的人脸图像，确定下列各项至少之一是否满足识别要求：所述经采集的人脸图像中的人脸的三维姿态；所述经采集的人脸图像的模糊程度；所述经采集的人脸图像中的人脸的遮挡状态；所述经采集的人脸图像的亮度。在本专利技术的一个实施例中，所述图像采集模块对所述三维姿态、所述模糊程度、所述遮挡状态是否满足识别要求的确定是基于深度卷积网络进行的。在本专利技术的一个实施例中，所述图像采集模块确定所述经采集的人脸图像中的人脸的三维姿态是否满足识别要求包括：确定所述人脸在三维空间中的每一维偏离正脸的角度；以及如果所述每一维偏离正脸的角度不大于预定阈值，则确定所述人脸的三维姿态满足识别要求，反之，则不满足识别要求。在本专利技术的一个实施例中，所述图像采集模块确定所述经采集的人脸图像的模糊程度是否满足识别要求包括：基于所述经采集的人脸图像的运动模糊和高斯模糊确定所述经采集的人脸图像的模糊程度；以及如果所述经采集的人脸图像的模糊程度不大于预定阈值，则确定所述人脸图像的模糊程度满足识别要求，反之，则不满足识别要求。在本专利技术的一个实施例中，所述图像采集模块确定所述经采集的人脸图像中的人脸的遮挡状态是否满足识别要求包括：确定所述人脸的关键部位是否被遮挡；以及如果所述人脸的关键部位未被遮挡，则确定所述人脸图像中的人脸的遮挡状态满足识别要求，反之，则不满足识别要求。在本专利技术的一个实施例中，所述图像采集模块对所述经采集的人脸图像的亮度是否满足识别要求的确定是基于灰度直方图进行的。在本专利技术的一个实施例中，所述人脸识别装置还包括：活体检测模块，用于对所述待识别对象进行活体检测。在本专利技术的一个实施例中，所述活体检测模块基于对所述待识别对象执行指示动作的人脸图像进行活体检测，所述活体检测包括判断所述指示动作是否合格、以及使用预先训练好的皮肤弹性分类器判断所述待识别对象在执行指示动作前后的皮肤区域图像是否为活体皮肤中的至少之一。在本专利技术的一个实施例中，所述活体检测模块基于结构光图案在所述待识别对象的人脸中的亚表面散射程度进行活体检测。在本专利技术的一个实施例中，所述人脸识别装置还包括：光照检测模块，用于在所述图像采集模块采集人脸图像之前或者在采集人脸图像的过程中检测当前的光照条件是否合适，如果光照条件不合适，则启动补光装置进行补光。在本专利技术的一个实施例中，所述人脸识别装置还包括：距离检测模块，用于在所述图像采集模块采集人脸图像之前先确定待识别对象是否进入拍摄区域。在本专利技术的一个实施例中，所述人脸识别装置还包括：显示模块，用于向待识别对象显示扫描人脸的动画，以提示正在采集和识别人脸图像。在本专利技术的一个实施例中，所述显示模块还用于：当在预定时间内未能采集到合格的人脸图像或对人脸图像识别失败时，提示所述待识别对象调整姿态以重新采集人脸图像。在本专利技术的一个实施例中，所述图像采集模块本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法包括：针对同一待识别对象采集人脸图像形成图像队列；确定所述队列中所有人脸图像是否为合格的人脸图像；在合格的人脸图像中选择质量最好的人脸图像；以及对所述质量最好的人脸图像进行人脸识别。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法包括：针对同一待识别对象采集人脸图像形成图像队列；确定所述队列中所有人脸图像是否为合格的人脸图像；在合格的人脸图像中选择质量最好的人脸图像；以及对所述质量最好的人脸图像进行人脸识别。2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述确定所述队列中所有人脸图像是否为合格的人脸图像的步骤包括：针对所述队列中的每一帧经采集的人脸图像，确定下列各项至少之一是否满足识别要求：所述经采集的人脸图像中的人脸的三维姿态；所述经采集的人脸图像的模糊程度；所述经采集的人脸图像中的人脸的遮挡状态；所述经采集的人脸图像的亮度。3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，对所述三维姿态、所述模糊程度、所述遮挡状态是否满足识别要求的确定是基于深度卷积网络进行的。4.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，确定所述经采集的人脸图像中的人脸的三维姿态是否满足识别要求包括：确定所述人脸在三维空间中的每一维偏离正脸的角度；以及如果所述每一维偏离正脸的角度不大于预定阈值，则确定所述人脸的三维姿态满足识别要求，反之，则不满足识别要求。5.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，确定所述经采集的人脸图像的模糊程度是否满足识别要求包括：基于所述经采集的人脸图像的运动模糊和高斯模糊确定所述经采集的人脸图像的模糊程度；以及如果所述经采集的人脸图像的模糊程度不大于预定阈值，则确定所述人脸图像的模糊程度满足识别要求，反之，则不满足识别要求。6.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，确定所述经采集的人脸图像中的人脸的遮挡状态是否满足识别要求包括：确定所述人脸的关键部位是否被遮挡；以及如果所述人脸的关键部位未被遮挡，则确定所述人脸图像中的人脸的遮挡状态满足识别要求，反之，则不满足识别要求。7.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，对所述经采集的人脸图像的亮度是否满足识别要求的确定是基于灰度直方图进行的。8.根据权利要求1-7中的任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法还包括：对所述待识别对象进行活体检测。9.根据权利要求8所述的人脸识别方法，其特征在于，所述活体检测是基于对所述待识别对象执行指示动作的人脸图像进行的，包括判断所述指示动作是否合格、以及使用预先训练好的皮肤弹性分类器判断所述待识别对象在执行指示动作前后的皮肤区域图像是否为活体皮肤中的至少之一。10.根据权利要求8所述的人脸识别方法，其特征在于，所述活体检测是基于结构光图案在所述待识别对象的人脸中的亚表面散射程度进行的。11.根据权利要求1-7中的任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法还包括：在采集人脸图像之前或者在采集人脸图像的过程中检测当前的光照条件是否合适，如果光照条件不合适，则启动补光装置进行补光。12.根据权利要求1-7中的任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法还包括：在采集人脸图像之前先确定待识别对象是否进入拍摄区域。13.根据权利要求1-7中的任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法还包括：向待识别对象显示扫描人脸的动画，以提示正在采集和识别人脸图像。14.根据权利要求13所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法还包括：当在预定时间内未能采集到合格的人脸图像或对人脸图像识别失败时，提示所述待识别对象调整姿态以重新采集人脸图像。15.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述在合格的人脸图像中选择质量最好的人脸图像包括：对所述合格的人脸图像进行质量打分，选择分数最高的人脸图像作为质量最好的人脸图像；其中，对所述合格的人脸图像进行质量打分包括：基于深度卷积网络确定所述人脸图像的模糊程度，所述质量分数定义为1减去模糊程度。16.一种人脸识别装置，其特征在于，所述人脸识别装置包括：图像采集模块，用于针对同一待识别对象采集人脸图像形成图像队列，确定所述队列中所有人脸图像是否为合格的人脸图像，并在合格的人脸图像中选择质量最好的人脸图像传送给识别模块；以及所述识别模块，用于对所述质量最好的人脸图像进行人脸识别。17.根据权利要求16所述的人脸识别装置，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙磊，杜宇飞，王靖易，郑韬，
申请(专利权)人：北京旷视科技有限公司，北京迈格威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11